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Titlebook: Visualisierung von Umweltdaten 1991; 2. Workshop Schloß D Ralf Denzer,Reiner Güttler,Rolf Grützner Conference proceedings 1992 Springer-Ver

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楼主: 监管
发表于 2025-3-26 22:23:07 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-27 02:35:43 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-27 08:03:37 | 显示全部楼层
Neural network image analysis for environmental protectionosen. The resulting information can be visualized by directly displaying the neural activity mapped onto the RGB colour Space. Due to the topological ordering, the similarity of pixel colours identifies similar properties in the feature space.
发表于 2025-3-27 10:41:10 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-27 15:29:37 | 显示全部楼层
Workshop „Visualisierung von Umweltdaten“ EBFI Dagstuhl, 26. – 28. November 1991 — Zusammenfassung —z.B. geografische Systeme, “Businessgrafik, grafische Oberflächen, sowie ihre Integration miteinander und mit anderen EDVBereichen wie etwa typischerweise Datenbanken, in denen die darzustellenden Umweltdaten strukturiert abgelegt sind.
发表于 2025-3-27 19:11:10 | 显示全部楼层
Einsatzmöglichkeiten interaktiver Grafik dargestellt am Beispiel eines Kanal-Informationssystemserer Wert wurde bei der Realisierung auf eine konsistente Datenhaltung gelegt. Diese alphanumerische Lösung kann mit einem grafisch-interaktiven Programm (GRIPS) gekoppelt werden, wobei ein on-line-Zugriff auf die Datenbankanwendung gewährleistet ist. Es werden die Verfahren vorgestellt mit denen de
发表于 2025-3-27 22:12:10 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-28 04:25:04 | 显示全部楼层
Strahlenschutzvorsorge durch Visualisierung radioökologischer Datenntegrierten Meß- und Informationssystem’. Mit automatischen Meßstationen und Laboruntersuchungen von Feldproben werden die Umweltmedien Luft, Niederschlag, Boden, Gewässer, Pflanzen, Trinkwasser, Lebensmittel udgl. auf Anwesenheit einer Reihe vorwiegend künstlich entstandener radioaktiver Stoffe ana
发表于 2025-3-28 09:38:44 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-28 11:16:58 | 显示全部楼层
Neural network image analysis for environmental protectiontworks. First, the fundamental aspects of the neural networks used for this purpose and their advantages for nongaussian distributed density functions in feature Space are outlined. Furthermore, the explored network topologies and models are presented. For Classification, back propagation networks u
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